Bir şirket, büyük bir dil modeli ve geniş bir dijital belge seti kullanarak İK politikası sorularını yanıtlamak için bir sohbet robotu oluşturuyor. Üretilen yanıtların alaka düzeyini en iyi hangi teknik geliştirir?

Doğru cevap Retrieval Augmented Generation (RAG) kullanmaktır. RAG, büyük dil modelinin (LLM) yanıt üretmeden önce harici bir bilgi tabanından (bu durumda İK belgeleri) ilgili bilgileri almasını sağlar. Bu, modelin güncel, doğru ve bağlama uygun yanıtlar vermesini sağlayarak halüsinasyon riskini azaltır ve yanıtların alaka düzeyini önemli ölçüde artırır. Few-shot prompting, modele birkaç örnek vererek belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğretir, ancak harici bilgiye erişim sağlamaz, bu nedenle yanıtların doğruluğunu veya alaka düzeyini doğrudan artırmaz. Sıcaklığı 1 olarak ayarlamak, modelin daha yaratıcı ve çeşitli yanıtlar üretmesine neden olur, ancak bu, her zaman daha alakalı veya doğru yanıtlar anlamına gelmez; aksine, halüsinasyon riskini artırabilir. Token boyutunu azaltmak, modelin üretebileceği yanıtın uzunluğunu sınırlar, ancak yanıtın alaka düzeyini veya doğruluğunu doğrudan etkilemez.